Probabilistic model for distributed and concurrent systems. Limit theorems and application to statistical parametric estimation
Modèle probabiliste de systèmes distribués et concurrents. Théorèmes limite et application à l'estimation statistique de paramètres
Résumé
For distributed monitoring of large networked systems
(e.g., telecommunication networks and service networks)
it is useful to study concurrency models under the trace semantics,
to avoid the state explosion problem. We propose a probabilistic
extension of event structures and safe Petri nets (Markov nets).
A Strong Markov Property is shown for the model of Markov nets,
with applications to recurrence theory for nets. We show the
Strong Law of Large Numbers for concurrent systems with enough
synchronisation properties, with application to statistical
estimation of local parameters.
(e.g., telecommunication networks and service networks)
it is useful to study concurrency models under the trace semantics,
to avoid the state explosion problem. We propose a probabilistic
extension of event structures and safe Petri nets (Markov nets).
A Strong Markov Property is shown for the model of Markov nets,
with applications to recurrence theory for nets. We show the
Strong Law of Large Numbers for concurrent systems with enough
synchronisation properties, with application to statistical
estimation of local parameters.
Pour la gestion de grands systèmes distribués (réseaux de
télécommunications par exemple) il est utile d'étudier des
modèles de concurrence sous la sémantique de traces. Dans
cette optique, on propose une extension probabiliste des
structures d'événements et des réseaux de Petri 1-bornés
(réseaux markoviens).
On prouve un propriété de Markov forte pour ces modèles,
et on donne des applications à la récurrence des réseaux.
On montre une Loi forte des grands nombres pour
les réseaux récurrents et suffisement synchrones,
avec applications a l'estimation statistique de
paramètres locaux.
télécommunications par exemple) il est utile d'étudier des
modèles de concurrence sous la sémantique de traces. Dans
cette optique, on propose une extension probabiliste des
structures d'événements et des réseaux de Petri 1-bornés
(réseaux markoviens).
On prouve un propriété de Markov forte pour ces modèles,
et on donne des applications à la récurrence des réseaux.
On montre une Loi forte des grands nombres pour
les réseaux récurrents et suffisement synchrones,
avec applications a l'estimation statistique de
paramètres locaux.
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